基于即時學習策略的火電廠煙氣含氧量軟測量

摘要： 針對電廠煙氣舍氧量難以進行有效預測的問題,從提高煙氣含氧量預測模型在線自適應能力的角度出發(fā),提出一種基于即時學習策略的改進支持向量機建模方法,并基于電廠實際運行數據進行了仿真研究.仿真實驗表明,與標準BP神經網絡和支持向量機等建模方法的比較,本算法具有更好的預測性能,雖然計算開銷有所增加,但能夠滿足鍋爐燃燒過程煙氣含氧量預測的實時性要求. 作 者： 張炎欣    張航    王偉    ZHANG Yan-xin    ZHANG Hang    WANG Wei   作者單位： 中南大學信息科學與工程學院,湖南,長沙,410083  期 刊： 裝備制造技術    Journal： EQUIPMENT MANUFACTURING TECHNOLOGY  年，卷(期)： 2010, ""(4)  分類號： X773  關鍵詞： 煙氣含氧量    在線自適應    即時學習    改進支持向量機   

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